説明
Azure Form Recognizer は、機械学習テクノロジを活用した自動データ処理ソフトウェアを構築できるコグニティブサービスです。ドキュメントからテキスト、キーと値のペア、選択マーク、表、構造を識別・抽出し、元のファイル内の関係性、境界ボックス、信頼度などを含む構造化データを出力します。
Form Recognizer は、カスタム ドキュメント処理モデル、請求書、領収書、ID、名刺用の事前構築済みモデル、およびレイアウト モデルで構成されています。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/フォーム認識エンジン

誤った回答:
A: データを並列処理するには、より多くの検索ユニットが必要です。B: それらを順次ではなく並列に実行します。
C: BLOB インデクサーが必要です。
注: BLOB インデクサーは、Azure Blob Storage から Cognitive Search インデックスにコンテンツを取り込むために使用されます。大規模なデータセットのインデックス作成 BLOB のインデックス作成は時間のかかるプロセスになる場合があります。数百万もの BLOB をインデックスする必要がある場合は、データをパーティション分割し、複数のインデクサーを使用してデータを並列処理することで、インデックス作成を高速化できます。設定方法は次のとおりです。
データを複数の BLOB コンテナーまたは仮想フォルダーに分割します。コンテナーまたはフォルダーごとに 1 つずつ、複数のデータ ソースを設定します。
各データソースに対応するインデクサーを作成します。すべてのインデクサーは同じターゲット検索インデックスを指す必要があります。
サービス内の1つの検索ユニットは、常に1つのインデクサーを実行できます。上記のように複数のインデクサーを作成することは、それらが実際に並列実行される場合にのみ有用です。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/search/search-howto-indexing-azure-blob-storage

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/luis-how-to-collaborate

これは、Azure Video Indexer Web サイトでは URL またはファイル システムからビデオをアップロードできますが、各オプションにはいくつかの制限と考慮事項があるためです1。
ファイル システムからアップロードする場合、ファイルのサイズは 2 GB に制限されます。これは、file1 のサイズよりも小さくなります。
avi（20 GB）です。したがって、このオプションは実行できません。
URLからアップロードする場合、ファイルサイズは30GBに制限されます。これはfile1.aviには十分なサイズです。ただし、URLは公開アクセス可能かつ有効であり、ファイルもアクセス可能である必要があります。YouTube1などのストリーミングサービスのURLは使用できません。したがって、オプションAとBは無効です。
最適な方法は、file1.avi を Microsoft OneDrive などのクラウドストレージサービスにアップロードし、共有可能なリンクを生成することです。このリンクを Azure Video Indexer のウェブサイトに貼り付け、URL から動画をアップロードします。これにより、ファイルサイズの制限を回避し、ファイルへのアクセスと有効性を確保できます2。